在進入 AI 硬體開發的世界時，除了聽過顯卡型號，最常聽到的就是 FP64、FP32、FP16 這些專業術語。它們代表的是「運算精度」。精度越高，計算出的數值越精確，但同時也會消耗更多的顯存頻寬與電力。理解這些參數，是優化 AI 模型效能的第一步。
一、精度定義：什麼是 FP 與 INT？
- FP64 (雙精度)： 這是科學計算的黃金標準。主要用於氣象預報、核能模擬或複雜的流體力學。
- FP32 (單精度)： 曾是深度學習訓練的標準。目前在 AI 任務中，它主要被用來儲存模型的「主權重 (Master Weights)」。
- FP16 / BF16 (半精度)： 這是目前 大語言模型 (LLM) 訓練的主流。
- FP8 & INT8 / INT4 (量化精度)： 主要用於「推論階段」。透過將模型權重壓縮到 8 位元甚至 4 位元，可以讓模型體積縮小 2-4 倍。
二、算力指標：應該怎麼看？
當你在看規格表上的 TFLOPS (每秒萬億次浮點運算) 時，必須分辨它是哪種類型的算力：
- 分辨 CUDA Core 與 Tensor Core： CUDA Core 負責處理圖形、渲染等通用任務；而 Tensor Core 才是專為 AI 矩陣乘法設計的。
- 稀疏性 (Sparsity) 的文字遊戲： 許多硬體廠宣稱的極高 TFLOPS 算力，通常指的是開啟「稀疏性」後的數字。
三、沅品大師建議：應用目標與硬體關注點
- 科學模擬 / 工程計算： 建議精度為 FP64。關注：雙精度核心數量、ECC 錯誤修正記憶體。
- 大模型預訓練 / 微調： 建議精度為 BF16 / FP16。關注：Tensor Core 總算力、NVLink 多卡互連帶寬。
- 生產環境推論服務： 建議精度為 FP8 / INT8。關注：低延遲推論能力、顯存頻寬。
- 個人電腦執行 LLM / Agent： 建議精度為 INT4 (模型量化)。關注：顯存大小 (VRAM 容量越大越好)。